LSTM（长短期记忆神经网络）Pytorch实现入门_长短期记忆神经网络代码

LSTM（Long Short-Term Memory）是循环神经网络（RNN）的一种变体。在RNN（Recurrent Neural Network）中，网络的每个时间步都会接受一个输入和一个隐藏状态，并输出一个新的隐藏状态和一个输出。隐藏状态可以看作是网络对过去输入的记忆，它会在每个时间步被更新，并传递到下一个时间步，从而捕捉到序列中的长期依赖关系。

LSTM在RNN的基础上新增了记忆单元（memory cell）和门控机制，在记忆单元中，LSTM层的每一个时间步对于上一时刻隐藏状态的输入（）会和当前输入（）相结合先通过遗忘门来控制上一时刻状态需要被遗忘的程度，再通过输入门来控制新信息需要被更新的程度，接下来会根据上面遗忘门和输入门的输出来更新当前时刻的状态（）。接着，通过输出门，将当前状态的某些信息舍去，得到最终当前时刻的隐藏状态（），再将其传递给下一个时间步（并输出）。

一个简单但完整的LSTM网络包含一个LSTM层和一个全连接层，LSTM层用于处理序列数据，全连接层用于将LSTM的输出映射到所需的输出空间，例如分类或回归。以下是一个使用Pytorch实现LSTM的简单代码：

import torch
import torch.nn as nn
 
# 定义一个LSTM网络类
class LSTM(nn.Module):
 
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size):
        super(LSTM, self).__init__()
 
        # 定义LSTM的输入大小、隐藏状态大小、层数和输出大小
        self.input_size = input_size
        self.hidden_size = hidden_size
        self.num_layers = num_layers
        self.output_size = output_size
 
        # 定义LSTM层
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers)
 
        # 定义全连接层
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)
 
    # 前向传播函数
    def forward(self, inputs):
 
        # 初始化LSTM的隐藏状态和记忆单元
        h0 = torch.zeros(self.num_layers, inputs.size(1), self.hidden_size).to(inputs.device)
        c0 = torch.zeros(self.num_layers, inputs.size(1), self.hidden_size).to(inputs.device)
 
        # 通过LSTM层进行前向传播
        output, (hn, cn) = self.lstm(inputs, (h0, c0)))
 
        # 取LSTM最后一个时间步的输出作为全连接层的输入
        output = output[-1, :, :]
 
        # 将LSTM的输出传入全连接层进行前向传播
        output = self.fc(output)
 
        return output

这个LSTM网络类接受四个参数：输入大小（input_size）、隐藏状态大小（hidden_size）、层数（num_layers）和输出大小（output_size）。

在前向传播函数中，首先通过LSTM层进行前向传播，然后取LSTM最后一个时间步的输出作为全连接层的输入，并将其传入全连接层进行前向传播。在LSTM层的前向传播中，需要初始化LSTM的隐藏状态和记忆单元，这里我使用了torch.zeros函数创建全零张量，并将其移到与输入张量相同的设备上（如CPU或GPU）。以下是具体关于上面代码的前向传播函数的说明：

初始化隐藏状态和记忆单元是LSTM模型的重要步骤之一。在LSTM模型中，每个时间步都有一个隐藏状态和一个记忆单元。隐藏状态包含了当前时间步的信息，而记忆单元则包含了过去时间步的信息。

h0 = torch.zeros(self.num_layers, inputs.size(1), self.hidden_size).to(inputs.device)
c0 = torch.zeros(self.num_layers, inputs.size(1), self.hidden_size).to(inputs.device)

首先创建了两个全零的张量h0和c0，它们的形状分别为(num_layers, batch_size, hidden_size)。这些张量都被转移到与输入张量相同的设备上，以便在GPU上进行计算。这里将隐藏状态和记忆单元初始化为全零是因为在LSTM模型的初始状态下，它们应该是没有任何先验信息的。

 output, (hn, cn) = self.lstm(inputs, (h0, c0)))

通过LSTM层进行前向传播，其中inputs是输入数据，(h0, c0)是LSTM的初始隐藏状态和记忆单元。这里的LSTM层会返回两个值，分别是最后一个时间步的输出output和最后一个时间步的隐藏状态hn和记忆单元cn。

 output = output[-1, :, :]

取LSTM最后一个时间步的输出作为全连接层的输入。这是因为在LSTM中，每个时间步都会有一个输出，但我们只需要最后一个时间步的输出来进行分类或回归等任务。output[-1]表示取output张量的最后一个时间步，然后[:, :]表示取该时间步中所有样本的输出和隐藏状态。因为在LSTM中，每个时间步的输出都是一个二维张量，所以这里使用了两个冒号来表示取所有行和所有列。

output = self.fc(output)

将LSTM的输出传入全连接层进行前向传播。这里的self.fc是定义好的全连接层，它将LSTM的输出映射到所需的输出空间，例如分类或回归。最终的output即为全连接层的输出，也是LSTM网络的预测结果。